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ARM指针认证机制研究综述

信息安全学报 2023年第6期8卷 94-109页

作者：张军侯锐李小馨王兴宾赵路坦国冰磊湖北文理学院计算机工程学院襄阳441100 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

内存错误漏洞是以不安全语言编写软件系统中安全性和可靠性问题的主要原因。这些漏洞常被用来将代码执行重定向到攻击者控制的位置。诸如代码复用攻击这样的内存错误漏洞利用的流行促使主要处理器制造商设计基于硬件的防御机制。一个例... 详细信息

内存错误漏洞是以不安全语言编写软件系统中安全性和可靠性问题的主要原因。这些漏洞常被用来将代码执行重定向到攻击者控制的位置。诸如代码复用攻击这样的内存错误漏洞利用的流行促使主要处理器制造商设计基于硬件的防御机制。一个例子是ARMv8.3中引入的指针认证(PAuth)机制。PAuth使用签名密钥和指针上下文信息对指针进行签名,上下文信息是缩小保护范围和开发不同类型安全机制的关键元素。通过使用轻量级分组密码算法QARMA64并将指针认证码(PAC)存储在指针未使用位中,PAuth可以较小的性能和存储开销检查指针的完整性。当前一些研究使用PAuth降低内存安全机制的性能开销,还有一些研究基于PAuth提高控制流完整性的保护精度。虽然PAuth受到越来越多的关注,但它仍然遭受暴力攻击和PAC伪造攻击。因此,很有必要对当前基于PAuth的安全应用进行总结,并分析其存在的问题。本文首先介绍内存错误漏洞利用的相关背景和相应的保护机制。然后,我们详细介绍了PAuth机制的详细信息,包括硬件支持、加密算法和密码密钥管理,及其潜在的安全问题。然后,我们总结了当前基于PAuth的内存安全和控制流完整性的研究,特别是指针上下文的选择方法。最后,基于我们的调查,讨论和展望ARM PAuth未来可能的研究方向。未来的研究方向可能包括以下几个方面:PAuth密钥管理和上下文选择、针对推测攻击的防御,以及PAuth与其他ARM安全机制的结合使用。

关键词：指针认证内存错误漏洞控制流完整性指针完整性

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面向关系数据库查询的能耗建模及计划评价

计算机研究与发展 2019年第4期56卷 810-824页

作者：国冰磊于炯杨德先廖彬新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830008

传统关系数据库在选择查询计划时,其查询优化器仅以性能为目标,限制了数据库的节能潜力.因此,基于查询的资源消耗特征(CPU指令、磁盘数据块读取、内存数据块读取),提出一种查询计划的能耗模型和评价模型.模型不仅能够精确预测查询计划... 详细信息

传统关系数据库在选择查询计划时,其查询优化器仅以性能为目标,限制了数据库的节能潜力.因此,基于查询的资源消耗特征(CPU指令、磁盘数据块读取、内存数据块读取),提出一种查询计划的能耗模型和评价模型.模型不仅能够精确预测查询计划的能耗,为查询优化器选择节能的计划奠定基础.还使优化器能权衡功率与性能在计划总成本中所占的权重,并根据数据库的运行状态调整查询语句的优化目标(性能、功率、能耗)选择最优计划.实验结果表明:模型平均预测正确率为95.68%;当优化目标是功率时,功率节约范围为8.95%～29.25%;当优化目标是能耗时,能耗节约范围为3.62%～11.34%.

关键词：绿色计算绿色数据库能耗模型查询计划计划评价

QPR-NN:一种结合二次多项式回归与神经网络的推荐算法

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西安交通大学学报 2019年第9期53卷 79-87,136页

作者：廖彬张陶于炯国冰磊李敏刘炎新疆财经大学丝路经济与管理研究院乌鲁木齐830012 新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830012 新疆医科大学医学工程技术学院乌鲁木齐830012 清华大学软件学院北京100084

针对传统推荐算法不能很好地适应数据高规模及高稀疏性的问题,结合深度学习数据建模的方法,提出了一种结合二次多项式回归与神经网络(QPR-NN)的推荐算法。在对已有特征提取方法缺陷分析的基础上,利用二次多项式回归模型将用户对物品的... 详细信息

针对传统推荐算法不能很好地适应数据高规模及高稀疏性的问题,结合深度学习数据建模的方法,提出了一种结合二次多项式回归与神经网络(QPR-NN)的推荐算法。在对已有特征提取方法缺陷分析的基础上,利用二次多项式回归模型将用户对物品的评分数据进行特征提取及降维,充分挖掘了用户与物品之间的相关性。将特征提取后的数据作为深度学习训练模型的输入,增加输入数据与训练模型之间的匹配度,并将训练得到的模型用于推荐评分预测。在MovieLens与Epinions两组数据集上的实验结果表明:QPR特征提取方法与QPR-NN推荐算法在平分绝对误差与均方根误差评价指标上均优于现有的主流算法,QPR-NN推荐算法可以有效提升推荐准确率。

关键词：推荐算法深度学习特征提取二次多项式回归

基于Spark的MapReduce相似度计算效率优化

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计算机科学 2017年第8期44卷 46-53页

作者：廖彬张陶于炯国冰磊刘炎新疆财经大学统计与信息学院乌鲁木齐830012 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆医科大学医学工程技术学院乌鲁木齐830011 清华大学软件学院北京100084

随着互联网的用户及内容呈指数级增长,大规模数据场景下的相似度计算对算法的效率提出了更高的要求。为提高算法的执行效率,对MapReduce架构下的算法执行缺陷进行了分析,结合Spark适于迭代型及交互型任务的特点,基于二维划分算法将算法... 详细信息

随着互联网的用户及内容呈指数级增长,大规模数据场景下的相似度计算对算法的效率提出了更高的要求。为提高算法的执行效率,对MapReduce架构下的算法执行缺陷进行了分析,结合Spark适于迭代型及交互型任务的特点,基于二维划分算法将算法从MapReduce平台移植到Spark平台;同时,通过参数调整、内存优化等方法进一步提高算法的执行效率。通过2组数据集分别在3组不同规模的集群上的实验表明,与MapReduce相比,在Spark平台下算法的执行效率平均提高了4.715倍,平均能耗效率只有Hadoop能耗的24.86%,能耗效率提升了4倍左右。

关键词：相似度计算 MapReduce Spark优化能耗优化

基于二维划分的杰卡德相似系数批量计算效率优化

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计算机科学 2017年第1期44卷 219-225页

作者：廖彬张陶于炯国冰磊刘继新疆财经大学统计与信息学院乌鲁木齐830012 新疆医科大学医学工程技术学院乌鲁木齐830011 新疆大学软件学院乌鲁木齐830008

随着互联网用户及内容的指数级增长,大规模数据场景下的杰卡德相似系数计算对算法的效率提出了更高的要求。为提高算法的执行效率,对MapReduce架构下的算法执行缺陷进行了分析,结合Spark适用于迭代型及交互型任务的特点,基于二维划分算... 详细信息

随着互联网用户及内容的指数级增长,大规模数据场景下的杰卡德相似系数计算对算法的效率提出了更高的要求。为提高算法的执行效率,对MapReduce架构下的算法执行缺陷进行了分析,结合Spark适用于迭代型及交互型任务的特点,基于二维划分算法将算法从MapReduce平台移植到Spark平台;并通过参数调整、内存优化等方法进一步提高了算法的执行效率。两组数据集分别在3组不同规模的集群上的实验结果表明,与MapReduce相比,Spark平台下的算法执行效率提高了4倍以上,能耗效率提升了3倍以上。

关键词：绿色计算 MapReduce 任务调度温度感知

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MapReduce能耗建模及优化分析

计算机研究与发展 2016年第9期53卷 2107-2131页

作者：廖彬张陶于炯尹路通郭刚国冰磊新疆财经大学统计与信息学院乌鲁木齐830012 新疆大学软件学院乌鲁木齐830008 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆医科大学医学工程技术学院乌鲁木齐830011

云计算中心规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略,使其日益暴露出高能耗低效率的问题.为提高MapReduce框架能耗利用率,首先对MapReduce任务进行了能耗建模,提出基于CPU利用率估算、主要部件能耗累加及平均功耗估算的任务能耗模型,... 详细信息

云计算中心规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略,使其日益暴露出高能耗低效率的问题.为提高MapReduce框架能耗利用率,首先对MapReduce任务进行了能耗建模,提出基于CPU利用率估算、主要部件能耗累加及平均功耗估算的任务能耗模型,并在此基础上建立了MapReduce作业能耗模型.其次,基于能耗模型对能耗优化进行了分析,提出从优化MapReduce作业执行能耗、减少MapReduce任务等待能耗与提高MapReduce集群能源利用效率3个方向对MapReduce进行能耗优化.再次,提出异构环境下的数据放置策略减小MapReduce任务等待能耗,提出截止时间约束下的最小资源分配方法提高MapReduce作业能耗利用效率.通过大量的实验及能耗数据分析,验证了能耗模型及能耗优化方法的有效性.

关键词：绿色计算任务调度能耗建模节能分析数据布局

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基于数据库负载的SQL能耗预测模型

计算机科学 2017年第1期44卷 208-213页

作者：国冰磊于炯廖彬杨德先新疆大学软件学院乌鲁木齐830008 新疆财经大学统计与信息学院乌鲁木齐830012

传统数据库以性能(吞吐量、响应时间)为首要优化目标,忽略了数据库系统的能量消耗。在一味追求性能的同时,高能耗问题日益突出,为数据库负载构建能耗模型是构建绿色数据库的基础。通过量化查询负载执行过程中对系统资源(CPU与磁盘)的消... 详细信息

传统数据库以性能(吞吐量、响应时间)为首要优化目标,忽略了数据库系统的能量消耗。在一味追求性能的同时,高能耗问题日益突出,为数据库负载构建能耗模型是构建绿色数据库的基础。通过量化查询负载执行过程中对系统资源(CPU与磁盘)的消耗,将资源消耗产生的时间代价和功耗代价转化为时间代价预测模型和功率代价预测模型,在单站点数据库服务器上实现了为数据库系统构建资源单位代价统一的能耗预测模型。采用多元线性回归工具拟合模型的重要参数,实验结果验证了能耗预测模型的可行性;并分别在静态与动态的系统环境下对系统不同类型查询负载的能耗进行预测与评价,验证了该模型的准确性,使得提出的能耗模型适合于构建能耗感知的绿色数据库。

关键词：绿色计算 SQL执行能耗查询处理绿色数据库

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基于GraphX的传球网络构建及分析研究

计算机研究与发展 2016年第12期53卷 2729-2752页

作者：张陶于炯廖彬国冰磊卞琛王跃飞刘炎新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆财经大学统计与信息学院乌鲁木齐830012 清华大学软件学院北京100084

虽然大数据技术在社交网络、金融、公共安全、医疗卫生等领域的应用不断成熟,但在竞技体育方面的应用还处于探索阶段.常规篮球统计中缺乏对传球数据的记录,更缺乏对传球数据的统计分析、价值挖掘及应用等方面的研究.1)由于传球数据汇聚... 详细信息

虽然大数据技术在社交网络、金融、公共安全、医疗卫生等领域的应用不断成熟,但在竞技体育方面的应用还处于探索阶段.常规篮球统计中缺乏对传球数据的记录,更缺乏对传球数据的统计分析、价值挖掘及应用等方面的研究.1)由于传球数据汇聚形态为图,在传球数据获取、数据清洗及格式转化、Vertex与Edge表构建的基础上,通过GraphX构建传球网络图为其应用打下基础;2)提出PlayerRank值区分球员重要度、球员位置个性化图顶点等方法提高传球网络可视化质量;3)通过GraphX构建的传球网络分析传球数量与质量对比赛结果的影响,并例举了传球网络在球队传球数据分析、战术人员选择、临场战术制定、网络子图及游戏体验改进等方面的应用.

关键词：大数据应用传球网络 GraphX框架 PlayerRank算法球员重要性

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基于Storm平台的数据恢复节能策略

计算机研究与发展 2021年第3期58卷 479-496页

作者：蒲勇霖于炯鲁亮李梓杨国冰磊廖彬新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012

作为目前主流的大数据流式计算平台之一,Storm在设计之初以性能为目的进行研究而忽视了高能耗的问题,但是其高能耗问题已经开始制约着平台的发展.针对这一问题,分别建立了任务分配模型、拓扑信息监控模型、数据恢复模型以及能耗模型,并... 详细信息

作为目前主流的大数据流式计算平台之一,Storm在设计之初以性能为目的进行研究而忽视了高能耗的问题,但是其高能耗问题已经开始制约着平台的发展.针对这一问题,分别建立了任务分配模型、拓扑信息监控模型、数据恢复模型以及能耗模型,并进一步提出了基于Storm平台的数据恢复节能策略(energy-efficient strategy based on data recovery in Storm,DR-Storm),包括吞吐量检测算法与数据恢复算法.其中吞吐量检测算法根据拓扑信息监控模型反馈的拓扑信息计算集群吞吐量,并通过信息反馈判断是否终止整个集群内拓扑的任务.数据恢复算法根据数据恢复模型选择备份节点用于数据存储,并通过拓扑信息监控模型反馈的信息判断集群拓扑是否进行数据恢复.此外,DR-Storm通过备份节点内存恢复集群拓扑内的数据,并根据大数据流式计算的系统延迟与能效评估DR-Storm.实验结果表明:与现有研究成果相比,DR-Storm在减少系统计算延迟、降低集群功率的同时,有效节约了能耗.

关键词：大数据流式计算 Storm 信息监控数据恢复能耗